8卡GPU服务器怎么选？这份避坑指南请收好

为什么你需要一台8卡GPU服务器？

最近好多朋友都在问我，到底什么样的服务器能塞下8块显卡？这事儿说起来还挺有意思的。你想啊，现在搞AI训练、做大数据分析，或者跑复杂的科学计算，单靠一两块显卡根本不够用。就像你开个小轿车去拉货，肯定不如开个大卡车来得痛快。

我有个做深度学习的朋友，去年还在用4卡服务器，结果训练模型等得花儿都谢了。后来换了8卡服务器，效率直接翻倍，现在每天都乐呵呵的。不过话说回来，选8卡服务器可不是随便买买就完事了，这里面门道多着呢。

市面上常见的8卡服务器都有哪些？

现在市面上能装8块显卡的服务器还真不少，但主要分这么几类：

• 塔式服务器
  适合办公环境，噪音小，但扩展性有限
• 机架式服务器
  最常见的选择，性能强劲，适合数据中心
• 整机柜解决方案
  这是给大企业准备的，一套就是好几个机柜

像戴尔的PowerEdge系列、惠普的ProLiant系列，还有超微的服务器，都是很靠谱的选择。不过你要注意的是，同样是8卡，配置差距可能天差地别。有的只能塞进去8块低功耗的显卡，有的却能装下8块RTX 4090这样的大家伙。

选购时要重点看哪些参数？

买8卡服务器可不能光看显卡数量，这些细节你得更留心：

“电源功率是关键中的关键，8块高端显卡的功耗可不是闹着玩的。”

首先得看电源，8块高端显卡加起来随随便便就能到3000瓦以上，你要是配个2000瓦的电源，那不是开玩笑吗？其次要看散热，显卡一多，发热量惊人，好的风道设计能让你的服务器多活好几年。

再说说主板，PCIe插槽的数量和布局特别重要。有的服务器虽然标称能装8卡，但实际上是通过转接卡实现的，这种方案在稳定性和性能上都会打折扣。

不同用途该怎么搭配硬件？

用8卡服务器干不同的事，配置思路完全不一样。比如说：

要是主要做AI训练，那显卡就得选显存大的，现在32GB显存都算标配了。CPU反而不需要特别高端，够用就行。但内存一定要大，128GB起步，最好能到512GB。

如果是做视频渲染或者图形计算，那CPU和显卡都得要强的。这时候可能得选线程数多的CPU，配上专业级的工作站显卡，虽然价格贵点，但效果确实没得说。

我认识一个做电影特效的工作室，他们就是用8卡服务器做实时渲染，那速度，简直跟开了挂一样。

实际使用中会遇到哪些坑？

用了这么多年8卡服务器，我可真是踩过不少坑。最让人头疼的就是驱动兼容性问题。有时候新显卡装上去，系统就是不认，折腾好几天都搞不定。

还有就是电源管理，8块显卡同时工作的瞬间电流特别大，要是电源质量不过关，很容易就罢工了。我建议最好选那些有80 PLUS铂金认证的电源，虽然贵点，但省心啊。

机箱空间也是个问题。有些服务器说是能装8卡，但实际上装上去之后连散热风扇都转不动，这种设计真是让人无语。

未来升级要考虑什么？

现在技术更新这么快，买服务器不能只看眼前。我建议大家选那种模块化设计的服务器，以后升级起来方便。

比如说，现在可能只需要8卡，但过两年说不定需要更多。要是选了个不能扩展的，到时候就只能重新买，那得多亏啊。还有就是接口标准，现在PCIe 5.0已经来了，虽然还没完全普及，但选个支持未来标准的肯定没错。

最后提醒一句，买这种大件设备，售后服务特别重要。最好选那些提供上门服务的品牌，真出了问题有人管，不然你自己搬都搬不动。